Domino后台提示，寻求答案

yjllf 2013-05-06 11:09:24
SMTP Server [0A04:0008-0ED0] Connection from [10.126.28.3] rejected for policy reasons. Connecting host is denied in your configuration.
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skyworld198475 2013-05-09
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你的服务器的邮件规则、或者黑名单、反向解析之类的设置把对方发过来的邮件挡住了。
Domino 博客中文翻译（十六）
原文：Domino Blog 协议：CC BY-NC-SA 4.0 跨越过道:IT 和数据科学如何更好地合作 原文：https://www.dominodatalab.com/blog/reaching-across-the-aisle-how-it-and-data-science-can-better-partner 机器学习(ML)和人工智能(AI)现在有很大的发展势头，我们有机会做一些特殊的事情:打造产品和解决方案，为我们的行业和世界带来真正的变化。 但是，数据科学和 IT 团队需要清除许多
Domino 博客中文翻译（十八）
分析领导者应该意识到模型生产的步伐正在加快。他们可以观看这里提到的关于这是如何发生的棒球内幕的两个演讲。他们还可以访问Domino 客户故事页面，寻找更多灵感和竞争焦虑的来源。领导者的一个重要收获是，实现员工和组织之间的知识转移是扩展数据科学计划的关键。对于 Jr 数据科学家来说，公民数据科学应该看起来更像是提升数据专家的技能，而不是给他们黑盒、拖放式的人工智能工具。Keras 和其他深度学习 API 正朝着模型和管道组件的自动化和抽象方向发展，这将使迁移学习和模型部署在未来变得更加容易。这也将促进。
Domino 博客中文翻译（六）
像深度学习和神经网络这样的短语在公众心目中可能是人工智能的代名词，但对于与他们一起工作的数据科学团队来说，它们是自成一类的。在自动驾驶汽车的仪表板后面，在我们每天使用的在线应用程序下面，是一系列复杂、交织的算法，这些算法的灵感来自人类大脑的神经生物学。深度学习是一种机器学习，或 ML，旨在根据输入(X)预测输出(Y)。它通常在涉及具有大量输入属性的数据时使用。深度学习的工作原理是首先识别输入和输出之间的模式，然后在给定以前没有遇到过的数据时，使用这些信息来预测新的输出。
Domino 博客中文翻译（五）
我们使用人工评估做两件事:驾驶和得分。转向是提供输入来告诉你哪里情况不好/好，提供 ML 的输入。评分是衡量事情进展的好坏。在短期内，我认为我们会看到更多的从得分到使用这些人为标记的数据进行指导的转变。在未来，我们可能会看到人和机器之间更紧密的循环，机器学习、训练数据收集和测量都在近乎实时地进行。在遥远的未来，我们将在训练机器方面做得如此出色，以至于我们都可以在没有任何人工监督的情况下在海滩上放松。在 Rev 的"数据科学，过去&未来"
KDNuggets 博客中文翻译（二百零六）
大型语言模型（LLMs）已经彻底改变了人工智能领域，提供了前所未有的自然语言理解和生成能力。然而，它们执行复杂推理任务的能力一直是密切研究的主题。一种在这方面表现出希望的技术是链式思维（CoT）提示。本文探讨了 CoT 提示的复杂性及其对 LLMs 未来的影响。
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